## Usando `BackgroundTasks`

Primero, importa `BackgroundTasks` y define un parámetro en tu *path operation function* con una declaración de tipo de `BackgroundTasks`:

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py hl[1,13] *}

**FastAPI** creará el objeto de tipo `BackgroundTasks` por ti y lo pasará como ese parámetro.

## Crear una función de tarea

Crea una función para que se ejecute como la tarea en segundo plano.

    linkedHashMultiset = LinkedHashMultiset.create(size);
    treeMultiset = TreeMultiset.create();

    Random random = new Random();

    int sizeRemaining = size;

    // TODO(kevinb): generate better test contents for multisets
    while (sizeRemaining > 0) {
      // The JVM will return interned values for small ints.
      Integer value = random.nextInt(1000) + 128;

public abstract class AbstractCollectionTester<E extends @Nullable Object>
    extends AbstractContainerTester<Collection<E>, E> {

  // TODO: replace this with an accessor.
  protected Collection<E> collection;

  @Override
  protected Collection<E> actualContents() {
    return collection;
  }

  // TODO: dispose of this once collection is encapsulated.
  @Override
  @CanIgnoreReturnValue

    synchronized (lock) {
      list.clear();
    }
  }

  /** Returns a snapshot of the logged records. */
  /*
   * TODO(cpovirk): consider higher-level APIs here (say, assertNoRecordsLogged(),
   * getOnlyRecordLogged(), getAndClearLogRecords()...)
   *
   * TODO(cpovirk): consider renaming this method to reflect that it takes a snapshot (and/or return
   * an ImmutableList)
   */

public abstract class AbstractCollectionTester<E extends @Nullable Object>
    extends AbstractContainerTester<Collection<E>, E> {

  // TODO: replace this with an accessor.
  protected Collection<E> collection;

  @Override
  protected Collection<E> actualContents() {
    return collection;
  }

  // TODO: dispose of this once collection is encapsulated.
  @Override
  @CanIgnoreReturnValue

        override fun request(): Request = TODO()

        override fun execute(): Response = TODO()

        override fun enqueue(responseCallback: Callback) = TODO()

        override fun cancel() = TODO()

        override fun isExecuted(): Boolean = TODO()

        override fun isCanceled(): Boolean = TODO()

        override fun timeout(): Timeout = TODO()

        override fun clone(): Call = TODO()

  //
  // Sessions are added to this map in TF_NewSession, and removed in
  // TF_DeleteSession.
  // TF_Graph may only / must be deleted when
  //   sessions.size() == 0 && delete_requested == true
  //
  // TODO(b/74949947): mutations currently trigger a warning instead of a bad
  // status, this should be reverted when possible.
  tensorflow::gtl::FlatMap<TF_Session*, tensorflow::string> sessions
      TF_GUARDED_BY(mu);

  }

  public void testAsMultimap() {
    ImmutableMap<String, Integer> map =
        ImmutableMap.of("one", 1, "won", 1, "two", 2, "too", 2, "three", 3);
    ImmutableSetMultimap<String, Integer> expected =
        ImmutableSetMultimap.of("one", 1, "won", 1, "two", 2, "too", 2, "three", 3);
    assertEquals(expected, map.asMultimap());
  }

  public void testAsMultimapWhenEmpty() {

Você pode declarar o tipo usado para a resposta anotando o **tipo de retorno** *da função de operação de rota*.

Você pode usar **anotações de tipo** da mesma forma que usaria para dados de entrada em **parâmetros** de função, você pode usar modelos Pydantic, listas, dicionários, valores escalares como inteiros, booleanos, etc.

{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py hl[16,21] *}

## Metadados para API

Você pode definir os seguintes campos que são usados na especificação OpenAPI e nas interfaces automáticas de documentação da API:

| Parâmetro | Tipo | Descrição |
|------------|------|-------------|
| `title` | `str` | O título da API. |
| `summary` | `str` | Um breve resumo da API. <small>Disponível desde OpenAPI 3.1.0, FastAPI 0.99.0.</small> |